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딥러닝 기반 하드웨어 소프트웨어 결함 동적 탐지 개발
기술분야
딥러닝 기반 시스템 결함 탐지
판매 유형
직접 판매
판매 상태
판매 중
거래방식
특허판매
노하우
공동연구
라이센스
기술개요
4차 산업 시대에는 네트워크 연결 시스템의 소프트웨어 오동작, 다양한 결함 요인, 동적으로 변하는 탐지 조건으로 인해 정확한 결함 탐지가 어렵습니다. 본 기술은 딥러닝 모델을 활용하여 시스템 상황과 결함 유형에 따라 결함 탐지에 필요한 기준값을 동적으로 조절함으로써 탐지 정확도를 향상시킵니다. 타깃 장치의 성능 및 실행 로그를 실시간으로 획득하고, 이를 딥러닝 모델에 학습시켜 최적화된 상수값을 도출합니다. 이 상수값을 기반으로 하드웨어 또는 소프트웨어 결함을 정밀하게 분류하고, CPU 성능 저하, 재시도/지연, 에러 발생 여부 등 상세 기준을 통해 결함 유형을 구분합니다. 또한, 결함 발생 시 디버깅에 필요한 정보를 제공하여 신속한 문제 해결을 돕습니다. 이 기술은 시스템의 잠재적 결함을 보다 정확하고 빠르게 파악하여, 효율적인 IT 시스템 관리와 안정적인 서비스 운영에 크게 기여할 수 있습니다.
기본 정보
| 기술명 | 딥러닝을 이용한 하드웨어 및 소프트웨어 결함 탐지 방법 및 분석장치 | ||
| 기관명 | 이화여자대학교 산학협력단 | ||
| 대표 연구자 | 최병주 | 공동연구자 | - |
| 출원번호 | 1020210060207 | 등록번호 | 1024205140000 |
| 권리구분 | 특허 | 출원일 | 2021.05.10 |
| 중요 키워드 | 딥러닝 결함 탐지IT 운영 자동화스마트기기 결함하드웨어 소프트웨어 결함네트워크 모니터링시스템 안정성인공지능 시스템실행 로그 분석버그 추적 시스템동적 기준 조절예측 유지보수성능 로그 분석머신러닝 모델AIOpsCPU 결함 진단정보통신전기/전자 | ||
기술완성도 (TRL)
기술 소개
매도/매수 절차
| 1 | 기술이전 상담신청 |
| 2 | 연구자 미팅 |
| 3 | 기술이전 유형결정 |
| 4 | 계약서 작성 및 검토 |
| 5 | 계약 및 기술료 입금 |
문의처

이화여자대학교
이름이화여자대학교
이메일tlo@ewha.ac.kr
연락처000-0000-0000




